文中的BP网络模型都是由三层构成:输入层隐含层输出层
隐层神经元完成对过程序输入信息的模式匹配和对时间的聚合运算,输出层对输入模式作出响应。
隐含层最后一层的隐单元都与输出层的单元相连接。输出层含有一个或多个节点, 这些节点产生输出数据。
研究基于递归神经网络的潜油电泵排量辨识方法,设计了隐层反馈、输出层反馈及自反馈的递归神经网络结构。
隐层输出层的权值用最速下降法学习,输入层隐层的权值用遗传算法进行学习。
文中的BP网络模型都是由三层构成:输入层、隐含层、输出层。
文中的BP网络模型都是由三层构成:输入层隐含层输出层
隐层神经元完成对过程序输入信息的模式匹配和对时间的聚合运算,输出层对输入模式作出响应。
隐含层最后一层的隐单元都与输出层的单元相连接。输出层含有一个或多个节点, 这些节点产生输出数据。
研究基于递归神经网络的潜油电泵排量辨识方法,设计了隐层反馈、输出层反馈及自反馈的递归神经网络结构。
隐层输出层的权值用最速下降法学习,输入层隐层的权值用遗传算法进行学习。
文中的BP网络模型都是由三层构成:输入层、隐含层、输出层。
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